Segmentation.X - Papers and Benchmarks about semantic segmentation, instance segmentation, panoptic segmentation and video segmentation
语义分割类的论文与代码汇总 逐渐迁移到搭建的博客上 - AIUAI - www.aiuai.cn 新地址 - 语义分割 - Semantic Segmentation Papers
文章 Semantic Kernel —— LangChain 的替代品?[1] ,它使用的示例代码是Python ,他却发了这么一个疑问: 支持的语言对比(因为 Semantic Kernel 是用
运行脚本‘semantic3d_split.py’,对原始数据进行切分,因为原始数据太大,我们先将它们切成小块,进行处理。
美国时间 2023 年 7 月 19 日,Semantic Kernel 团队在其官方博客[1]上宣布发布 Java 版Semantic Kernel。 Samantic Kernel系列的源代码可在GitHub上 [2]找到,但Java的0.2.6-alpha版本可从[3]Maven Central获得。 Semantic Kernel 是一个SDK,它将大型语言模型(LLM)与现有的编程语言(如C#、Python和 Java)集成在一起。 可以减少自然语言语义和内存管理等复杂任务。
AI 科技评论按:语义分析(semantic parsing)是人工智能的一个分支,是自然语言处理技术的几个核心任务,涉及语言学、计算语言学、机器学习,以及认知语言等多个学科。近年来,随着人工智能的发展,语义分析也越发重要。
Semantic Kernel(语义内核)是一个轻量级的SDK(软件开发工具包),旨在实现人工智能大型语言模型(LLM)与传统编程语言的集成。这个工具包允许开发者将传统的编程语言与最新的大型语言模型相结合,以创建更智能、更强大的应用程序。
【新智元导读】当今计算机科学领域哪位科学家的影响力最大?由微软联合创始人保罗·艾伦创立的艾伦人工智能研究所推出Semantic Scholar学术搜索引擎,使用机器学习算法,告诉你你对谁的影响最大,谁又对你的影响最大。 2015年秋天,由微软联合创始人保罗·艾伦创立的艾伦人工智能研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence)发布了一款名为Semantic Scholar的搜索服务,其瞄准的竞争对手是Google Scholar、PubMed和其他在线学术搜索
https://en.wikipedia.org/wiki/Episodic_memory
https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/overview/
模型名为Semantic-SAM,顾名思义,在完全复现SAM分割效果的基础上,这个AI还具有两大特点:
值得一提的是,SK 的 plugin 会和 ChatGPT、Bing、Microsoft 365 通用。「很快」你用 SK 写的 plugin 就可以在这些平台上无缝使用了。这些平台上的 plugin 也可以通过 SK 被你调用。
微软在2023年12月19日在博客上(Say hello to Semantic Kernel V1.0.1[1])发布了Semantic kernel的.NET 正式1.0.1版本。新版本提供了新的文档,以解释 SDK 创建 AI 代理的能力,这些代理可以与用户交互、回答问题、调用现有代码、自动化流程和执行各种其他任务。
以OpenAI 的ChatGPT 所掀起的GenAI 快速创新浪潮,其中连接LLM 和 应用之间的桥梁的两大开源项目:LangChain[1]和Semantic Kernel[2] ,在半年前写过一篇文章 LangChain vs Semantic Kernel [3],这半年以来Semantic kernel 有了显着改进,这篇文章反应了最新的更新。
做前端,我们一般要掌握三方面的知识:html,CSS 和javascript。 html负责搭建基础,就像人类的骨架。 CSS负责布局和美化,就像人类的肌肉和皮肤。 Javascript就像是人的神经系统,负责接收信息和做出反馈。
当下,LangChain 更强。但 Semantic Kernel 可能更有未来,因为:
想要使用语义搜索处理数据,但又不想花费大量时间在技术细节上?我们引入了 semantic_text 字段类型,帮助你处理所需的基础设施和细节。
Semantic Kernel 是一个开源的 SDK,它允许开发人员将大型语言模型(LLM)与传统的编程语言进行混合使用。 微软Semantic Kernel团队 在博客上正式公布了Semantic Kernel 项目秋季发展路线图[1]。这家公司的设计和AI副总裁John Maeda在官方博客中写道:
作为开发者,你是否对不同源代码段之间的解析和比较困惑不已呢?今天的GitHub趋势热榜上排名第一的帖子介绍了一款多语言支持的“超级命令行工具”Semantic,或许可以解决这个令人头疼的问题。
semantic 库地址:https://github.com/github/semantic
本文主要介绍了在计算机视觉领域中的语义分割和目标检测相关的研究和代码,包括 DeepLab, DeconvNet, PSPNet, ICNet, SegNet, U-Net, DeepLabv3+ 等。同时,文章还介绍了基于单张训练样本的视频运动物体分割、图像语义匹配、目标候选区域分割、基于增广卷积网络的语义分割、同时检测和分割不同尺度的语义信息、基于空间传播网络的精细分割、基于多尺度学习的语义分割、图像分割的代码实现等多个方面的内容。
图像分割应用广泛,在CVPR 2020 论文中所占比例很高,可说是一大热门,有110多篇相关论文,本文盘点CVPR 2020 所有语义分割(Semantic Segmentation)相关论文(不含实例分割、全景分割、医学图像分割、交互式分割等,以上将会另行总结),总计37篇,对文献进行了分类汇总,希望对大家有帮助。
Semantic Kernel (SK) 是一个开源的将大型语言模型(LLM)与流行的编程语言相结合的SDK,Microsoft将Semantic Kernel(简称SK)称为轻量级SDK,结合了OpenAI,Azure OpenAI和Hugging Face等AI LLM的集成。它使开发人员能够通过编排 AI 组件并将其与现有代码集成来创建 AI 应用。SDK 提供对 Java、Python 和 C# 的支持。它提供了用于添加内存和AI服务的连接器,为应用程序创建模拟的“大脑”。语义内核支持来自不同提供商的插件,为开发人员提供自己的 API,并简化 AI 服务的集成,使开发人员能够利用最新的 AI 进步并构建复杂和智能的管道。
Semantic Kernel是一个开源SDK,可以轻松地将OpenAI和Hugging Face等人工智能服务与C#和Python等编程语言相结合。通过这样做,可以创建将两个世界的优点结合在一起的人工智能应用程序。
图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务,它意味着要将图片根据内容分割成不同的块。相比图像分类和检测,分割是一项更精细的工作,因为需要对每个像素点分类。
Semantic-Segmentation-Editor是由日立汽车工业实验室(Hitachi Automotive And Industry Lab)开源的基于Web的语义对象标注编辑器(Semantic Segmentation Editor),该工具专门用于创建机器学习语义分割的训练数据,为自动驾驶研究开发的,但也可以用于标注其他类型的语义目标数据库。它不仅支持普通相机拍摄的2D图像(.jpg和.png文件)还支持LIDAR生成的3D点云(.pcd文件)中目标的标注。它是使用React, Paper.js和three.js开发的Meteor应用程序。
本文提出了一种用于阴影去除的多上下文嵌入深度网络DeshadowNet,可以全自动地端到端地实现阴影去除。该网络由三个子网络组成:全局定位网络(G-Net)、外观建模网络(A-Net)和语义建模网络(S-Net)。G-Net提取阴影特征表示以描述场景中的全局结构和高级语义上下文;A-Net获得G-Net的浅层外观信息;S-Net提取G-Net的深层语义信息。实验结果表明,该网络在阴影去除方面取得了显著的效果,可以有效地利用多上下文信息来提高图像的质量。
OpenAI 也推出了让开发者更容易使用 OpenAI API 的开发方式——Assistants API。Sam Altman 表示,市面上基于 API 构建 agent 的体验很棒。比如,Shopify 的 Sidekick 可以让用户在平台上采取行动,Discord 的 Clyde 可以让管理员帮忙创建自定义人物,Snap 的 My AI 是一个自定义聊天机器人,可以添加到群聊中并提出建议。但问题是,这些 agent 很难建立。有时需要几个月的时间,由数十名工程师组成的团队,处理很多事情才能使这种定制助手体验。这些事情包括状态管理(state management)、提示和上下文管理(prompt and context management)、扩展功能(extend capabilities)和检索(retrievel)。在 OpenAI 开发者大会上,这些事情被 API 化——OpenAI 推出 Assistants API,让开发人员在他们的应用程序中构建「助手」。使用 Assistants API,OpenAI 客户可以构建一个具有特定指令、利用外部知识并可以调用 OpenAI 生成式 AI 模型和工具来执行任务的「助手」。像这样的案例范围包含,从基于自然语言的数据分析应用程序到编码助手,甚至是人工智能驱动的假期规划器。Assistants API 封装的能力包括:
本文提出了一种用于人群场景分析的深度学习模型,该模型能够提取和分析人群视频中的运动信息,以用于人群行为和交通流量的研究。该模型采用了一种基于切片卷积神经网络(Sliced Convolutional Neural Network)的架构,可以同时学习空间和时间信息,从而能够对人群视频中的复杂行为进行有效建模。实验结果表明,该模型可以有效地提取和分析人群视频中的行为信息,并为进一步的研究提供有益的支持。
Non-local或者说self-attention,由于可以较好的刻画全局信息, 在多种任务中都有不错的表现,在语义分割中也是如此,这里我们列举了13篇相关论文。
没错这篇又是转发的,因为觉得学习深度学习难免要从别人的代码开始,所以就转发了。不过转发的时候没找到原作者是谁,所以原作者看到不要打我-------QAQ
语义分割 (Semantic segmentation) 是指将图像中的每个像素链接到类标签的过程。这些标签可能包括人、车、花、家具等。
相较于深度学习语义分割指南2017版(A 2017 Guide to Semantic Segmentation with Deep Learning ),作者总结了当年各个具有代表性的语义分割算法与相关贡献。今年Namespace Africa 数据科学家Derrick Mwiti 对该领域的再一次梳理(原文链接),希望对大家有帮助。
我们可以看到,在已经公布的CVPR2020的文章来看,单纯的语义分割领域的文章已经不太多,往提升精度上来进行的工作也已经接近饱和。
https://github.com/mrgloom/awesome-semantic-segmentation
“问渠那得清如许,为有源头活水来”,通过前沿领域知识的学习,从其他研究领域得到启发,对研究问题的本质有更清晰的认识和理解,是自我提高的不竭源泉。为此,我们特别精选论文阅读笔记,开辟“源头活水”专栏,帮助你广泛而深入的阅读科研文献,敬请关注。
Semantic UI—完全语义化的前端界面开发框架,跟 Bootstrap 和 Foundation 比起来,还是有些不同的,在功能特性上、布局设计上、用户体验上均存在很多差异。 Semantic UI 特点: 文档和演示非常完善 易于学习和使用 配备网格布局 支持 Sass 和 LESS 动态样式语言 有一些非常实用的附加配置,例如inverted类。 对于社区贡献来说是比较开放的。 有一个非常好的按钮实现,情态动词,和进度条。 在许多功能上使用图标字体。 Semantic UI 对浏览器的支持: La
Semantics (from Ancient Greek: σημαντικός sēmantikós, "significant")[1][a] is the linguistic and philosophical study of meaning in language, programming languages, formal logics, and semiotics. It is concerned with the relationship between signifiers—like words, phrases, signs, and symbols—and what they stand for in reality, their denotation.
句子的语义分析是对句子处理技术更高一级的要求,在信息检索、信息抽取、自动文摘等应用广泛。
Efficient human-like semantic representations via the Information Bottleneck principle
图像分割 (Image Segmentation) 专知荟萃 入门学习 进阶论文 综述 Tutorial 视频教程 代码 Semantic segmentation Instance aware segmentation Satellite images segmentation Video segmentation Autonomous driving Annotation Tools: Datasets 比赛 领域专家 入门学习 A 2017 Guide to Semantic Segmentation
Science11月11日报道,艾伦人工智能研究院Semantic Scholar的人工智能搜索学术引擎近日推出了神经科学学术领域最有影响力的10位学者。 Science11月11日报道,艾伦 人工智能 研究院Semantic Scholar的人工智能搜索学术引擎近日推出了神经科学学术领域最有影响力的10位学者。伦敦大学学院 (UCL)独占鳌头,排名前三的科学家都来自该校,前10名的研究者全部来自英、美和加拿大三个国家。此前,Semantic Scholar曾对计算机科学领域进行过排名,在前10 的名单中,
恰逢 2020年,本文再次更新近期值得关注的最新语义分割论文。这次分享的paper将同步推送到 github上,欢迎大家 star/fork(点击阅读原文,也可直接访问):
我们可以认为语义分割是像素级别的图像分类。例如,在一幅有很多辆车的图像中,分割模型将会把所有的物体(车)标记为车辆。但是,另一种被称为实例分割的模型能够将出现在图像中的独立物体标记为独立的实例。这种分割在被用在统计物体数量的应用中是很有用的(例如,统计商城中的客流量)。
今天我们快速地使用Semantic Kernel来集成OpenAI,使用20来行代码快速实现一个简单的AIGC应用。
近年来,计算机视觉快速发展。目前流行的计算机视觉技术如图像分类、目标检测等已被广泛应用于解决许多计算机视觉问题。在图像分类中,对整个图像进行分类。在目标检测中,则是通过检测图像中单个目标的位置来扩展图像分类。
目前 Semantic SLAM (注意不是 Semantic Mapping)工作还比较初步,可能很多思路还没有打开,但可以预见未来几年工作会越来越多。语义 SLAM 的难点在于怎样设计误差函数,将 Deep Learning 的检测或者分割结果作为一个观测,融入 SLAM 的优化问题中一起联合优化,同时还要尽可能做到至少 GPU 实时。
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